AI vs Human Intelligence: विज्ञान कथा के क्षेत्र से लेकर रोज़मर्रा की ज़िंदगी के क्षेत्र तक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने महत्वपूर्ण प्रगति की है। चूँकि आज के उद्योगों और लोगों के रोज़मर्रा के जीवन में AI इतना व्यापक हो गया है, इसलिए एक नई बहस उभरी है, जिसमें AI और मानव बुद्धिमत्ता के दो प्रतिस्पर्धी प्रतिमानों को सामने रखा गया है।
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AI vs Human Intelligence | क्या AI मानव बुद्धिमत्ता को मात दे सकता है?
जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लक्ष्य ऐसी बुद्धिमान प्रणालियों का निर्माण करना है जो मनुष्यों द्वारा किए जाने वाले कार्यों के समान कार्य करने में सक्षम हों, हम यह सवाल करने से नहीं बच सकते कि क्या AI अपने आप में पर्याप्त है। यह लेख कई विषयों को कवर करता है, जिसमें भविष्य के काम और अर्थव्यवस्था पर AI के संभावित प्रभाव, AI मानव बुद्धिमत्ता से कैसे भिन्न है, और नैतिक विचार शामिल हैं जिन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए।
What Is Artificial Intelligence?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता शब्द का इस्तेमाल किसी भी ऐसे कंप्यूटर के लिए किया जा सकता है जिसमें मानव मस्तिष्क के समान विशेषताएं हों, जिसमें गंभीरता से सोचने, निर्णय लेने और उत्पादकता बढ़ाने की क्षमता शामिल है। एआई की नींव मानवीय अंतर्दृष्टि है जिसे इस तरह से निर्धारित किया जा सकता है कि मशीनें सबसे सरल से लेकर सबसे जटिल तक के काम आसानी से कर सकें।
संश्लेषित अंतर्दृष्टि बौद्धिक गतिविधि का परिणाम है, जिसमें अध्ययन, विश्लेषण, तर्क और अवलोकन शामिल है। रोबोटिक्स, नियंत्रण तंत्र, कंप्यूटर विज़न, शेड्यूलिंग और डेटा माइनिंग सहित कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अंतर्गत आते हैं।
What Is Human Intelligence?
मानव बुद्धि और आचरण की उत्पत्ति व्यक्ति की आनुवंशिकी, परवरिश और विभिन्न स्थितियों और वातावरण के संपर्क के अनूठे संयोजन से जुड़ी हो सकती है। और यह पूरी तरह से नई अर्जित जानकारी के उपयोग के माध्यम से अपने पर्यावरण को आकार देने की व्यक्ति की स्वतंत्रता पर निर्भर करता है।
यह जो जानकारी प्रदान करता है वह विविध है। उदाहरण के लिए, यह समान कौशल सेट या पृष्ठभूमि वाले व्यक्ति के बारे में जानकारी प्रदान कर सकता है, या यह कूटनीतिक जानकारी प्रकट कर सकता है जिसे प्राप्त करने का काम किसी लोकेटर या जासूस को सौंपा गया था। सब कुछ कहने और करने के बाद, यह पारस्परिक संबंधों और हितों की व्यवस्था के बारे में जानकारी देने में सक्षम है।
Artificial Intelligence vs. Human Intelligence: A Comparison
निम्नलिखित तालिका मानव बुद्धि और कृत्रिम बुद्धि की तुलना करती है:
| पैरामीटर | मानव बुद्धि | कृत्रिम होशियारी |
| विकास | सोचने, तर्क करने, मूल्यांकन करने आदि की संज्ञानात्मक क्षमताएं मनुष्य में स्वभावतः ही निहित होती हैं। | नॉर्बर्ट वीनर, जिन्होंने आलोचना तंत्र की परिकल्पना की थी, को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास में महत्वपूर्ण प्रारंभिक योगदान देने का श्रेय दिया जाता है। |
| सार | मानव बुद्धि का उद्देश्य नई परिस्थितियों के अनुकूल होने के लिए विभिन्न संज्ञानात्मक गतिविधियों को संयोजित करना है। | कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का लक्ष्य ऐसे कंप्यूटरों का निर्माण करना है जो मनुष्यों की तरह व्यवहार कर सकें और वे कार्य कर सकें जो सामान्यतः मनुष्य करते हैं। |
| कार्यक्षमता | लोग अपने मस्तिष्क द्वारा प्रदत्त स्मृति, प्रसंस्करण क्षमताओं और संज्ञानात्मक प्रतिभाओं का उपयोग करते हैं। | डेटा और कमांड का प्रसंस्करण एआई-संचालित उपकरणों के संचालन के लिए आवश्यक है। |
| संचालन की गति | जब बात गति की आती है तो मनुष्य कृत्रिम बुद्धि या रोबोट के सामने कहीं नहीं ठहरता। | कंप्यूटर में व्यक्तियों की तुलना में कहीं ज़्यादा जानकारी को तेज़ गति से प्रोसेस करने की क्षमता होती है। उदाहरण के लिए, जहाँ मानव मस्तिष्क पाँच मिनट में गणितीय समस्या का उत्तर दे सकता है, वहीं कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक मिनट में दस समस्याओं को हल करने में सक्षम है। |
| सीखने की क्षमता | मानव बुद्धि का आधार विभिन्न प्रकार के अनुभवों और स्थितियों के माध्यम से सीखने की प्रक्रिया के माध्यम से प्राप्त होता है। | इस तथ्य के कारण कि रोबोट अमूर्त तरीके से सोचने या अतीत के अनुभवों के आधार पर निष्कर्ष निकालने में असमर्थ हैं। वे केवल सामग्री के संपर्क और लगातार अभ्यास के माध्यम से ज्ञान प्राप्त करने में सक्षम हैं, हालांकि वे कभी भी ऐसी संज्ञानात्मक प्रक्रिया नहीं बना पाएंगे जो मनुष्यों के लिए अद्वितीय हो। |
| चुनाव करना | यह संभव है कि व्यक्तिपरक कारक, जो केवल संख्याओं पर आधारित नहीं होते, मनुष्य द्वारा लिए गए निर्णयों को प्रभावित करें। | चूंकि यह प्राप्त तथ्यों के आधार पर समग्रता से मूल्यांकन करता है, इसलिए निर्णय लेने के मामले में एआई असाधारण रूप से वस्तुनिष्ठ है। |
| पूर्णता | जब मानवीय अंतर्दृष्टि की बात आती है, तो लगभग हमेशा “मानवीय भूल” की संभावना बनी रहती है, जो इस तथ्य को संदर्भित करती है कि कुछ बारीकियों को कभी न कभी अनदेखा किया जा सकता है। | तथ्य यह है कि एआई की क्षमताएं दिशानिर्देशों के संग्रह पर आधारित हैं जिन्हें अद्यतन किया जा सकता है, जिससे यह नियमित रूप से सटीक परिणाम देने में सक्षम है। |
| समायोजन | मानव मस्तिष्क अपने आस-पास की बदलती परिस्थितियों के अनुसार अपने दृष्टिकोण को समायोजित करने में सक्षम है। इस वजह से, लोग जानकारी को याद रखने और विभिन्न गतिविधियों में उत्कृष्टता प्राप्त करने में सक्षम होते हैं। | कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अनावश्यक परिवर्तनों के अनुकूल ढलने में बहुत अधिक समय लगता है। |
| क्षमता | एक साथ कई काम करने के लिए सही निर्णय लेने की क्षमता आवश्यक है, जैसा कि एक साथ कई काम करने से पता चलता है। | जिस प्रकार एक फ्रेमवर्क एक समय में एक ही कार्य सीख सकता है, उसी प्रकार कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक समय में केवल कार्यों का एक अंश ही पूरा करने में सक्षम है। |
| सामाजिक नेटवर्किंग | सैद्धांतिक तथ्यों को आत्मसात करने की क्षमता, आत्म-जागरूकता के स्तर और दूसरों की भावनाओं के प्रति संवेदनशीलता के मामले में मनुष्य अन्य सामाजिक प्राणियों से श्रेष्ठ हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि लोग सामाजिक प्राणी हैं। | कृत्रिम बुद्धिमत्ता अभी तक संबंधित सामाजिक और उत्साही संकेतकों को पहचानने की क्षमता हासिल नहीं कर पाई है। |
| संचालन | इसे आविष्कारशील या रचनात्मक कहा जा सकता है। | यह सिस्टम के समग्र प्रदर्शन को बेहतर बनाता है। इसका रचनात्मक या आविष्कारशील होना असंभव है क्योंकि रोबोट उसी तरह से नहीं सोच सकते जिस तरह से लोग सोच सकते हैं। |
What Brian Cells Can Be Tweaked to Learn Faster?
हाल ही में किए गए शोध के निष्कर्षों के अनुसार, तंत्रिका सर्किट के सिमुलेशन में कुछ कोशिकाओं की विद्युत विशेषताओं को बदलने से नेटवर्क को समान कोशिकाओं वाले सिमुलेशन की तुलना में अधिक तेज़ी से नई जानकारी प्राप्त हुई। उन्होंने यह भी पाया कि नेटवर्क को समान परिणाम प्राप्त करने के लिए, संशोधित कोशिकाओं की कम संख्या की आवश्यकता थी और इस दृष्टिकोण ने समान कोशिकाओं का उपयोग करने वाले मॉडल की तुलना में कम संसाधनों का उपभोग किया।
ये परिणाम न केवल इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि मानव मस्तिष्क सीखने में किस प्रकार उत्कृष्ट है, बल्कि इससे हमें अधिक उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियां विकसित करने में भी मदद मिल सकती है, जैसे डिजिटल सहायकों और स्वायत्त वाहन नेविगेशन प्रणालियों के लिए भाषण और चेहरे की पहचान करने वाले सॉफ्टवेयर।
शोधकर्ताओं ने “समय स्थिरांक” या वह गति समायोजित करने पर ध्यान केंद्रित किया जिस पर एक कोशिका अपने संबंधित कोशिकाओं की गतिविधियों के आधार पर अपने भाग्य के बारे में निर्णय लेती है। कुछ कोशिकाएँ तेज़ी से निर्णय लेती हैं, जबकि अन्य प्रतिक्रिया करने में अधिक समय लेती हैं और अपने निर्णय को आस-पास की कोशिकाओं की गतिविधियों के आधार पर तय करती हैं।
